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標簽 > 深度學習
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DeepMind推出的AI工具AlphaFold以優(yōu)異成績碾壓了人類專家
預測“蛋白質折疊”的結構,對科學家來說是很有用的,可以通過這種方式了解蛋白質在人體內的作用,對阿爾茨海默氏癥,帕金森氏癥,亨廷頓氏癥和囊性纖維化等由蛋白...
人工智能、機器學習和深度學習三者關系 深度學習發(fā)展史
從X1/X2/X3輸入到輸出的過程,定義了一個層次的概念,譬如上圖就包括四層,包含最左邊的輸入層,和最右邊的輸出層。
深度學習作為人工智能領域的一個重要分支,近年來在圖像識別、語音識別、自然語言處理等多個領域取得了顯著進展。其核心在于通過構建復雜的神經網絡模型,從大規(guī)模...
谷歌新研究使用連續(xù)拍攝的一對非模糊圖像,能夠合成運動模糊圖像
他們設計的神經網絡架構包括一個新的“線性預測”(line prediction)層,它會教一個系統(tǒng)從連續(xù)拍攝的兩張圖像退回到跨越這兩張輸入圖像捕獲時間的...
物聯(lián)網開發(fā)者展示第2季:OpenVino和計算機視覺的介紹
物聯(lián)網開發(fā)者展的第2季即將開始! 本季我們正在深入研究開放式視覺推理和神經網絡優(yōu)化工具包(OpenVino),它為開發(fā)人員提供了創(chuàng)建尖端AI驅動的計算...
對于圖像分類問題,Dense層可能是不夠的。但我們也可以另辟蹊徑!有完整的卷積神經網絡可供下載。我們可以切掉它們的最后一層softmax分類,并用下載的...
語音識別和自然語言處理是人工智能領域的兩個重要分支,它們在很多方面有著緊密的聯(lián)系,同時也存在一些明顯的區(qū)別。本文將詳細介紹語音識別和自然語言處理的區(qū)別和...
在過去幾年里,AI大爆發(fā),2015年至今更是發(fā)展迅猛。之所以飛速發(fā)展主要歸功于GPU的廣泛普及,它讓并行處理更快、更便宜、更強大。還有一個原因就是實際存...
工作機制:這個算法由一個目標變量或結果變量(或因變量)組成。這些變量由已知的一系列預示變量(自變量)預測而來。利用這一系列變量,我們生成一個將輸入值映射...
工業(yè)線掃描相機,或叫線陣相機、線掃描相機,以“線”為單位進行圖像采集。早期線掃描相機的圖像傳感器通常只有一行感光像素,隨著檢測速度不斷的提高,相機的曝光...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)是一種深度學習算法,廣泛應用于圖像識別、自然語言處理等領域。本文將...
有人說,概率論線性代數要預先精通;有人說,微積分要懂一點;也有人說,沒必要特地去補;甚至有人專門寫了繞開數學的深度學習入門教材。
其實上周推薦的內容中并不涉及論文和書籍,因為對于剛開始學習 AI 的同學們來說,一上來就讀論文對學習基礎內容并不是好的選擇,所以上次給大家的內容更多的是...
Perceptive Automata正在讓自動駕駛汽車實現像人類一樣的推理和判斷
聽起來很心動,但是開發(fā)自動駕駛汽車的公司是否真的會將此功能外包給第三方做,而不是在內部開發(fā)這種功能。安東尼告訴我們,制造自動駕駛汽車的公司有很多東西在他...
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